Laboratoire de science computationnelle pour lâenvironnement et lâobservation de la Terre

L’apprentissage automatique pour comprendre l’environnement.
Nous sommes entourĂ©s de senseurs qui acquierent des donnĂ©es sur notre environnement. Du tĂ©lĂ©phone portable dans nos poches, aux camĂ©ras de surveillance, jusqu’aux drones et aux satellites, le potentiel d’observation et monitoring de l’environnement est immense.
Mais ces donnĂ©es sont volumineuses et acquises a grande vitesse, et il n’est pas possible d’extraire l’information sur les systĂšmes terrestres manuellement, en particulier si l’on pense a l’Ă©chelle globale. Il est donc nĂ©cessaire de dĂ©velopper les technologies pour organiser, cataloguer, rechercher et traiter les donnĂ©es. Au Laboratoire de Science Computationelle pour l’Environnement et l’Observation de la Terre (ECEO), nous extrayons de l’information de donnĂ©es hĂ©tĂ©rogĂšnes et non-structurĂ©es, acquises par divers capteurs d’imagerie. Nous approchons ce challenge par l’apprentissage machine – en couvrant le spectre allant des algorithmes classiques d’extraction d’information jusqu’aux mĂ©thodes rĂ©centes basĂ©es sur les rĂ©seaux neuronaux profonds. Nous dĂ©veloppons des algorithmes informatiques spĂ©cifiques aux Ă©tudes environnementales, pour comprendre les processus terrestres.
Nous utilisons ces algorithmes pour innover en science environnementale: de la conservation animale aux Ă©tudes de mĂ©tabolisme urbain, du monitoring de la neige a l’Ă©tude des changement de l’utilisation du sol. Avec l’intelligence artificielle et l’observation de la terre, ECEO crĂ©e des nouvelles maniĂšres d’observer, comprendre et faire une diffĂ©rence pour notre planĂšte bleue.